南大通用：MPP数据库与分布式数据仓库的探索与案例

分布式数据仓库是一种利用大规模并行处理(Massively Parallel Processing, MPP)技术构建的数据存储和分析平台，它专为处理海量数据而设计。南大通用数据公司，作为一家专注于MPP数据库技术的公司，其CTO武新博士在2014年的演讲中深入探讨了这一主题。 MPP数据库技术起源于1992年David Dewitt和Jim Gray的论文，他们提出了并行数据库系统的未来愿景。MPP架构的特点包括任务并行执行，即数据分布在多个独立的节点上进行处理，每个节点拥有自己的私有资源，如CPU、内存和硬盘，以及旧版SQL、NewSQL和NoSQL的不同实现方式。这种架构强调数据分布存储（本地化），通过万兆网络实现节点间的高速互联，支持私有资源和横向扩展，采用无共享资源（Shared Nothing）的设计原则。 基于MPP架构的并行数据库系统如Oracle、Teradata、IBM DB2 Warehouse Edition、Microsoft SQL Server PDW、Greenplum、Vertica和Nettezza等都是其典型代表。这些产品在电信和金融等行业中被广泛应用，因为它们能够有效地处理海量数据，支持复杂的查询分析，并且具备高可用性和可扩展性。 在实践中，MPP数据库被用于构建分布式数据仓库，如GBase8a MPP Cluster，它结合了MPP的优势，提供高性能的数据处理能力。GBase8a的特性包括支持旧版SQL语法，同时也能适应现代的大数据需求，允许灵活的数据模型和非结构化数据处理。在电信和金融行业的案例中，MPP数据仓库被用来支持实时交易分析、客户行为挖掘和业务智能应用，显著提升了数据处理速度和效率。 随着大数据时代的到来，MPP与Hadoop的混合架构趋势愈发明显，这使得企业可以利用Hadoop的分布式存储和MapReduce处理模式来处理非结构化数据，同时结合MPP数据库进行复杂查询和高性能数据分析。这种混合架构充分利用了两者的优势，实现了数据的深度挖掘和高效分析。 总结来说，分布式数据仓库是现代IT领域的重要组成部分，它通过MPP技术提供了强大的数据处理能力，支持企业的数据驱动决策。随着技术的发展，MPP数据库将继续与新兴技术融合，满足不断增长的数据处理需求。